Wat is een Azure Machine Learning-promptstroom?
Azure Machine Learning-promptstroom is een ontwikkelhulpprogramma dat is ontworpen om de volledige ontwikkelingscyclus van AI-toepassingen te stroomlijnen die worden mogelijk gemaakt door LLM's (Large Language Models). Promptflow biedt een uitgebreide oplossing die het proces van prototypen, experimenteren, herhalen en implementeren van uw AI-toepassingen vereenvoudigt.
Met de Azure Machine Learning-promptstroom kunt u het volgende doen:
- Maak uitvoerbare stromen die LLM's, prompts en Python-hulpprogramma's koppelen via een gevisualiseerde grafiek.
- Fouten opsporen, delen en uw stromen eenvoudig herhalen door teamsamenwerking.
- Maak promptvarianten en evalueer hun prestaties door grootschalige tests uit te voeren.
- Implementeer een realtime-eindpunt waarmee de volledige kracht van LLM's voor uw toepassing wordt ontgrendeld.
Azure Machine Learning-promptstroom biedt een veelzijdige, intuïtieve manier om uw AI-ontwikkeling op basis van LLM te stroomlijnen.
Voordelen van het gebruik van azure Machine Learning-promptstroom
Azure Machine Learning-promptstroom biedt een scala aan voordelen waarmee gebruikers kunnen overstappen van ideeën naar experimenten en uiteindelijk op productie gebaseerde LLM-toepassingen:
Flexibiliteit van engineering vragen
- Interactieve ontwerpervaring: Visuele weergave van de structuur van de stroom, zodat gebruikers hun projecten eenvoudig kunnen begrijpen en navigeren. Het biedt ook een notebookachtige coderingservaring voor efficiënte stroomontwikkeling en foutopsporing.
- Varianten voor het afstemmen van prompts: gebruikers kunnen meerdere promptvarianten maken en vergelijken, waardoor een iteratief verfijningsproces wordt vergemakkelijkt.
- Evaluatie: ingebouwde evaluatiestromen stellen gebruikers in staat om de kwaliteit en effectiviteit van hun prompts en stromen te beoordelen.
- Uitgebreide bronnen: Krijg toegang tot een bibliotheek met ingebouwde hulpprogramma's, voorbeelden en sjablonen die fungeren als uitgangspunt voor ontwikkeling, inspirerende creativiteit en het versnellen van het proces.
Bedrijfsgereedheid voor LLM-toepassingen
- Samenwerking: ondersteunt teamsamenwerking, zodat meerdere gebruikers kunnen samenwerken aan prompt technische projecten, kennis kunnen delen en versiebeheer kunnen onderhouden.
- All-in-one-platform: stroomlijnt het volledige engineeringproces van prompts, van ontwikkeling en evaluatie tot implementatie en bewaking. Gebruikers kunnen hun stromen moeiteloos implementeren als Azure Machine Learning-eindpunten en hun prestaties in realtime bewaken, waardoor optimale werking en continue verbetering worden gegarandeerd.
- Azure Machine Learning Enterprise Readiness Solutions: Prompt flow maakt gebruik van de robuuste bedrijfsgereedheidsoplossingen van Azure Machine Learning, die een veilige, schaalbare en betrouwbare basis bieden voor de ontwikkeling, experimenten en implementatie van stromen.
Azure Machine Learning-promptstroom biedt flexibele prompt-engineering, naadloze samenwerking en robuuste ontwikkeling en implementatie van bedrijfstoepassingen op basis van LLM.
Levenscyclus van op LLM gebaseerde toepassingsontwikkeling
De azure Machine Learning-promptstroom stroomlijnt de ontwikkeling van AI-toepassingen, zodat u stromen kunt ontwikkelen, testen, afstemmen en implementeren om volledige AI-toepassingen te bouwen.
De levenscyclus bestaat uit de volgende fasen:
- Initialisatie: Identificeer de business use case, verzamel voorbeeldgegevens, leer hoe u een basisprompt bouwt en een stroom ontwikkelt die de mogelijkheden ervan uitbreidt.
- Experimenten: voer de stroom uit op basis van voorbeeldgegevens, evalueer de prestaties van de prompt en voer zo nodig de stroom uit. Experimenteer continu totdat u tevreden bent met de resultaten.
- Evaluatie en verfijning: Evalueer de prestaties van de stroom door deze uit te voeren op een grotere gegevensset, evalueer de effectiviteit van de prompt en verfijn indien nodig. Ga door naar de volgende fase als de resultaten voldoen aan de gewenste criteria.
- Productie: Optimaliseer de stroom voor efficiëntie en effectiviteit, implementeer deze, bewaak de prestaties in een productieomgeving en verzamel gebruiksgegevens en feedback. Gebruik deze informatie om de stroom te verbeteren en bij te dragen aan eerdere fasen voor verdere iteraties.
Met het methodische proces van de promptstroom kunt u geavanceerde AI-toepassingen met vertrouwen ontwikkelen, testen, verfijnen en implementeren.
